# 대립 가설 ## 개요 **대립 가설**(alternative hypothesis)은 통계학에서 **가설 검정**(hypothesis testing)의 핵심 요소 중 하나로, 연구자가 실제로 입증하고자 하는 주장 또는 기대되는 결과를 수학적으로 표현한 것이다. 대립 가설은 **귀무 가설**(null hypothesis)의 반대 개념으로 설정되며, 표본...

# 표준 오차 ## 개요 **표준 오차**(Standard Error, SE)는 통계학에서 표본 통계량(예: 표본 평균)이 모집단의 실제 모수(예: 모평균)를 얼마나 정확하게 추정하는지를 나타내는 척도이다. 즉, 표본밀도**(precision)를 평가하는 데심적인 역할을 한다. 일반적으로 표준 오차가 작을수록 표본 통계량은 모수에 더 가깝게 일관되게 추...

# 귀무 가설 ## 개요 **귀무 가설**(Null Hypothesis, 기호: \( H_0 \))은 통계학에서 가설 검정의 출발점이 되는 기본 가설로, 관찰된 데이터에 특별한 효과나 차이, 관계가 없다는 주장을 담고 있습니다. 즉, 실험이나 연구에서 발견된 결과가 단순한 우연의 산물일 가능성을 전제로 하는 가설입니다. 귀무 가설은 연구자가 실제로 입증...

# 양측 검정 ## 개요 **양측 검정**(two-tailed test)은 통계학에서 가설 검정의 한 형태로, 모수(parameter)가 특정 값과 **다르다**(≠)는 것을 검정하고자 할 때 사용된다. 즉, 관심 있는 모수(예: 모평균, 모비율 등)가 기준값보다 **크거나 작을 가능성 모두**를 고려하여 귀무가설을 기각할지를 판단하는 방법이다. 이는 ...

# 기각역 ## 개요 **기각역**(rejection region)은 통계학에서 **가설 검정**(hypothesis testing)의 핵심 개념 중 하나로, 귀무가설($H_0$)을 기각할지를 결정하는 기준을 수학적으로 정의한 영역을 의미한다. 즉, 표본에서 계산된 검정통계량(test statistic)이 이 영역에 속할 경우, 귀무가설을 기각하고 대립...

검정 통계량 ## 개요 검정 통계량(test statistic)은 통계적 가설 검정에서 귀무가설($H_0$)의 타당성을 평가하기 위해 계산되는 **수치적 지표**입니다. 이 통계량은 표본 데이터로부터 도출되며, 표본의 특성과 모집단에 대한 가정을 바탕으로 귀무가설 하에서의 기대값과의 차이를 정량화합니다. 검정 통계량의 크기와 분포를 통해 **p-값**을...

# 귀무가설 ## 개요 **귀무가설**(Null Hypothesis)은 통계학에서 가설 검정의 출발점이 되는 기본적인 가설로, 일반적으로 "효과가 없다", "차이가 없다", "상관이 없다"는 주장을 담고 있다. 기호로는 보통 **H₀** (H-zero 또는 H-nought)로 표기하며, 연구자가 검정을 통해 기각하거나 기각하지 못할 가능성을 가진 가설이...

# Brant Test ## 개요 **Brant Test**(브란트 검)는 통계에서 다항 로지틱 회귀 모델(Multinomial Logistic Regression)의 **비례 오즈 가정**(Proportional Odds Assumption)을 검정하기 위한 통계적 방법이다. 이 검정은 다항 로지스틱 회귀 모델을 사용할 때 독립 변수들이 종속 변수의 ...

# A/B 테스트 ## 개요 **A/B 테스트**(A/B Testing)는 두 개 이상의 변형(예: 버전 A와 버전 B)을 비교하여 어떤 것이 더 나은 성과를 내는지 판단하는 **통계적 가설 검정 방법**입니다. 주로 웹사이트, 모바일 앱, 마케팅 캠페인, 제품 기능 등에서 사용자 행동에 미치는 영향을 분석하기 위해 활용되며, 데이터 기반 의사결정(Da...